vLLM이란?

vLLM은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론과 서빙을 효율적으로 수행하기 위해 개발된 오픈소스 라이브러리입니다. 기존의 파이프라인보다 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 제공하며, 메모리 사용량을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 여러 사용자의 요청을 동시에 처리하거나, 제한된 자원에서 대규모 모델을 효율적으로 실행할 수 있습니다.

 

주요 특징

• 높은 효율성: vLLM은 PagedAttention 기법을 활용하여 문장 생성 속도를 비약적으로 향상시킵니다. 이를 통해 실시간 스트리밍 출력과 프리픽스 캐싱 등의 기능을 지원하여 성능을 더욱 개선합니다.
• 확장 가능성: 멀티 클러스터 환경에서 안정적인 서빙을 위해 Ray Cluster를 사용하며, 큰 모델과 데이터를 병렬로 처리할 수 있도록 Megatron LM의 Parallelism을 차용하고 있습니다.
• 사용자 친화적 인터페이스: vLLM은 다양한 예제와 문서를 제공하여 사용자가 쉽게 대규모 언어 모델을 배포하고 서빙할 수 있도록 지원합니다.

 

네이버·인텔 AI밀월 가속…'연내 가우디용 vLLM 공개' | 서울경제

네이버·인텔 AI밀월 가속…'연내 가우디용 vLLM 공개'

 

주요 기능

• 실시간 스트리밍 출력: 실시간 응답이 필요한 애플리케이션에서 유용하게 사용할 수 있습니다.
• 프리픽스 캐싱: 실험적인 기능으로, 특정 시나리오에서 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

 

vLLM 사용법

1. 설치: vLLM은 Python 패키지로 제공되며, pip를 통해 설치할 수 있습니다.
2. 배포 및 서빙: vLLM을 사용하여 대규모 언어 모델을 API 형태로 서빙하고 배포할 수 있습니다.
3. 연동: vLLM은 LangChain과 같은 라이브러리와 연동하여 RAG(검색-응답 생성) 시스템을 구성할 수 있습니다.

 

vLLM은 대규모 언어 모델의 효율적인 추론과 서빙을 위해 개발된 강력한 도구로, 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 제공하며, 다양한 기능과 확장성을 통해 AI 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.